OZ-TAL: Online Zero-Shot Temporal Action Localization
OZ-TAL:在线零样本时间动作定位
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University(东南大学信息科学与工程学院) ; Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision and Management (Southeast University), Ministry of Education(教育部区块链应用、监督与管理工程研究中心(东南大学)) ; Purple Mountain Laboratories, Nanjing(紫金山实验室(南京)) ; School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院)
专题命中 其他LLM :language model(abstract)
AI总结 本文提出OZ-TAL任务,旨在在线检测未见过的动作,提出无需训练的框架利用VLMs并增强视觉表示,实验表明方法在离线和在线零样本设置中优于现有方法。